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Ionpure-Evoqua-连续电去离子-CEDI-...
许多大型跨国制药公司都使用 CEDI 技术。前十大公司中的大多数都拥有并运营多个可热水消毒的 LX-HI 装置。IONPURE LX CEDI 模块是市场上唯一允许即时热水消毒而无需温度上升、在消毒期间以高达 60° C (140° F) 的温度持续运行和 2 bar/30 psi 进料压力的模块。安装/启动后无需重新拧紧这些模块。IONPURE LX-X 和 LX-EU CEDI 模块也可用于不需要热水消毒的制药应用。
对称纯态的在线识别
我们考虑在提供 n 个状态副本时以零误差区分对称纯状态的在线策略。优化的在线策略涉及对每个副本进行局部、可能自适应的测量，并且在每个步骤中都是最优的，这使得它们与视界无关，因此在粒子丢失或突然终止鉴别过程之前具有鲁棒性。我们首先回顾了以前关于使用局部测量实现最大成功概率集的二进制最小和零误差鉴别的结果，这些结果通过对全局测量进行优化来实现，并突出了它们的在线特性。然后，我们将这些结果扩展到具有恒定重叠的三个对称状态的零误差识别的情况。如果状态重叠为正，则我们提供最佳在线方案，对于任何 n 都可实现全局性能，如果重叠为负，则对于奇数 n 可实现全局性能。对于任意复杂的重叠，我们展示了令人信服的证据表明在线方案无法达到最佳全局性能。我们描述的在线方案只需要将最后获得的结果存储在经典内存中，并且测量的自适应性最多减少到两次变化，而不管 n 的值如何。
基于多环杂硼烷多共振延迟荧光发射体实现极致窄带和超纯蓝色有机发光二极管
电视、智能手机和平板电脑等新兴设备正成为人们日常生活的一部分。2012 年，国际电信联盟无线电通信部门 (ITU-R) 为超高清显示器推荐了一种新的色域标准，称为 BT.2020（或 Rec.2020）。[1] 采用 Rec.2020 色域可以精细地再现自然界中的几乎所有颜色，这些颜色基于红、绿、蓝 (RGB) 三原色，国际照明委员会 (CIE) 色度坐标分别为 (0.708, 0.292)、(0.170, 0.797) 和 (0.131, 0.046)。在这种需求的驱动下，开发能够显示具有极窄发射光谱带宽和高效率的单色 RGB 颜色的新型发光材料和装置是一项至关重要的挑战。有机发光二极管 (OLED) 因其广泛的研究和开发目前被视为 UHD 显示器的主流技术。[2–8] 在过去的二十年里，随着新发光机制的出现，OLED 的效率得到了显著提高，特别是磷光 [5,8,9]（第二代）和热激活延迟荧光 [7,10,11]（TADF，第三代），这些机制使电子到光子转换的内部量子效率达到 ≈ 100%。尽管电致发光 (EL) 效率如此之高，但大多数传统 OLED 都存在宽带发射光谱的问题，半峰全宽 (FWHM) 通常为 > 50 nm 或更宽，从而导致 EL 的色纯度低。因此，在商用 OLED 显示器中，需要使用额外的彩色滤光片来选择性地透射原色，这不可避免地会导致光提取率下降，并导致器件的外部 EL 量子效率 (EQE) 降低。从器件的功耗角度来看，这种情况也是不利的。最近，以稠合多环 π 体系为特征的多共振诱导 TADF (MR-TADF) [12–24] 材料已成为克服传统 OLED 缺点的有机发射体的新范例，引发了研究兴趣的激增。事实上，与最先进的无机 LED 和量子点 LED 的情况一样，采用有机硼 MR-TADF 发射体的 OLED 已经实现了高效的窄带 EL
“纯粹的快乐”可能不是你期望在目的陈述中看到的第一个短语，但纯粹的快乐是唯一能描述我第一次
“纯粹的喜悦”可能不是你期望在目的陈述中看到的第一个短语，但纯粹的喜悦是描述我第一次改变人类细胞基因组时感受的唯一方式。在我对这些细胞进行测序后，我的分析显示，经过数月的故障排除后，编辑效率仍未达到。这个秘密来自我找到并适应我们系统的新预印本，这意味着我们离理解一种假定的适应性变体在选择下在代谢中的作用如何发挥作用又近了一步。正是这种能够提出以前未知的问题，了解我们周围世界的工作方式，并真正得到答案的能力——即使在多次失败之后——促使我继续我的研究生生涯。除了进化生物学和基因组学之外，我无法想象自己能找到如此有趣的问题来解决，如此激发我整个大脑的问题。杜克大学的遗传学和基因组学系正在提出这些关于现实世界、基础生物学的广泛问题，这一事实让我深感兴奋，能够加入这个研究人员社区，他们不断致力于追求该领域的卓越。我第一次体验到这样一个社区能够理解这种似乎永无止境的求知欲望，那是在我第一次进行实地研究探险的时候。白天，我在落基山脉收集金鱼草杂交花，与维也纳科学技术研究所的 Nick Barton 博士实验室一起进行基因分型。晚上，我在夜间的实地团队晚餐上聆听了几个小时绝对迷人的博士后和研究生们热烈讨论生态学、杂交区和自然选择等各种问题。我只想成为他们中的一员，参与这些对话并做出有意义的贡献。自然而然，这种对科学的热爱让我在两个月后就周末在环境控制室里收集虫卵。从西班牙回来后，我找到了韦尔斯利学院生物系唯一的进化生物学家 Andrea Sequeira 博士。在她的实验室里，我深入研究了一个项目，研究两种克隆繁殖的入侵昆虫物种如何将其基因表达程序适应各种新宿主植物。我们能够观察到基因表达差异与可用宿主植物类型之间的关联，令人惊讶的是，这些基因表达差异在成虫和进食前的后代之间也存在。这是我第一次理解生态学、测序技术和进化生物学如何整合起来，提出任何领域都无法单独解决的问题。我将这个项目从实验台推进到分析阶段，最终完成了我的系荣誉论文、PLOS One 1 上的第一作者出版物，并在 2019 年国际进化会议上介绍了这个项目。在这里，我能够与不同的研究人员进行深入的对话，而这些对话曾经超出了我的理解范围，我们对解读生命复杂性有着共同的兴趣。这让我坚信，研究社区是唯一可以满足我一生继续研究进化问题的愿望的地方。虽然我是在 COVID-19 疫情期间毕业的，但我在麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所的 Pardis Sabeti 博士的实验室里找到了一个可以推动我发挥智力极限的新家。在这里，我开始研究基因组学的一个基本问题：DNA 序列如何影响基因表达？我为我们小组开发高通量 CRISPR 干扰筛选做出了贡献，该筛选可以识别任何基因的非编码调控元件，我作为共同作者在《自然遗传学》杂志上发表了描述该方法的论文 2，这反映了这一点。然后，我开始关注一个相关问题，即这些调控元件内的非编码人类变异如何影响基因表达，并开发了我尖端的分子基因组学方法和计算分析工具。我致力于优化 CRISPR-Cpf1 基因组编辑方法，以测试假定的因果非编码多态性的功能后果。利用这些等位基因
Ionpure® VNX55-ULTRA 高流量连续电去离子 (CEDI) 模块
本文献中提供的信息仅包含一般描述或性能特征，在实际使用中并不总是按描述适用，或可能因产品的进一步开发而发生变化。提供相应特征的义务仅在合同条款中明确约定的情况下才存在。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
超越纯相位差的量子探测
摘要 量子探测是利用简单量子系统与复杂环境相互作用来提取某些环境参数（例如环境温度或其光谱密度）的精确信息的技术。在这里，我们分析了单量子比特探测器在表征热平衡下的欧姆玻色子环境方面的性能。特别是，我们分析了调整探测器与环境之间的相互作用哈密顿量的影响，超越了传统的纯相位失调范式。在弱耦合和短时间范围内，我们以分析方式处理探测器的动力学，而在强耦合和长时间范围内则采用数值模拟。然后，我们评估量子 Fisher 信息以估计截止频率和环境温度。我们的结果提供了明确的证据，表明纯相位失调不是最佳的，除非我们将注意力集中在短时间内。特别是，我们发现了几种工作方式，其中横向相互作用的存在提高了最大可达到的精度，即增加了量子 Fisher 信息。我们还探讨了探针的初始状态和探针特征频率在确定估计精度中的作用，从而为设计优化检测以在量子水平上表征玻色子环境提供定量指导。
掩盖纯态和混合态中编码的量子信息
摘要：量子信息的掩蔽意味着信息从子系统中隐藏，并分散到复合系统中。Modi 等人在 [Phys. Rev. Lett. 120, 230501 (2018)] 中证明，对于某些非正交量子态的受限集，掩蔽是正确的，而对于任意量子态，掩蔽是不可能的。在本文中，我们分别讨论了掩蔽纯态和混合态中编码的量子信息的问题。基于已建立的纯态集被算子掩蔽的必要条件和充分条件，我们发现存在一组四个不能被掩蔽的状态，这意味着掩蔽未知的纯态是不可能的。我们构造了一个掩蔽器 S ♯ 并获得了其最大可掩蔽集，从而对上述 Modi 论文中提出的猜想给出了肯定的回答。我们还证明了纯态的正交（或线性无关）子集可以通过等距（或注入）进行掩蔽。将纯态的情况概括起来，我们引入了一组混合态的可掩蔽性，并证明混合态的交换子集可以被等距 S ⋄ 掩蔽，但任何算子都不可能掩蔽所有混合态。我们还分别找到了等距 S ♯ 和 S ⋄ 的混合态的最大可掩蔽集。